方根
- 機(jī)械設(shè)備振動(dòng)噪聲故障特征聲信號(hào)分析
，采用信噪比和均方根誤差對(duì)降噪方法的降噪效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。信噪比的計(jì)算公式為式中：S為信噪比；var(x) 為觀測(cè)信號(hào)方差；var(e)為噪聲信號(hào)方差。當(dāng)信噪比較大時(shí)，噪聲對(duì)信號(hào)的影響較小，說明降噪方法的效果較好。均方根誤差的計(jì)算公式為式中：eRMSE為均方根誤差；x為觀測(cè)信號(hào)；為降噪后的信號(hào)；n為信號(hào)長(zhǎng)度。當(dāng)均方根誤差較大時(shí)，說明降噪結(jié)果與實(shí)際信號(hào)間的差距較大，降噪效果不理想。根據(jù)式（4）計(jì)算得出各算法的降噪信號(hào)信噪比，如表1 所示。由表1 可知，通過降噪處
現(xiàn)代制造技術(shù)與裝備 2023年8期2023-11-02
- 茶魁（小小說）
第三代李記掌柜李方根善學(xué)習(xí)，閑時(shí)愛到各地博采眾長(zhǎng)，朋友來往也多，他的茶葉，頗受達(dá)官顯貴的喜愛，各商號(hào)里一上新茶，連外國(guó)人都點(diǎn)了名地要。徐記掌柜徐有聰則是埋頭苦干的實(shí)干家，他從不出山，閑時(shí)就在自家茶山上轉(zhuǎn)悠，產(chǎn)茶時(shí)，從采摘、揀尖、殺青、整形、烘干全過程，都會(huì)親自到場(chǎng)巡察。他待人忠厚，他家的制茶師傅有的已經(jīng)干了好幾輩。這兩家茶莊皆是誠(chéng)信良商，但在制茶工藝上，各有各的獨(dú)家秘笈。每年新茶上市，兩家制茶師傅總會(huì)邀上業(yè)內(nèi)高手，尋一幽靜處，名曰切磋技藝，其實(shí)，就是“斗茶
作品 2023年6期2023-07-18
- 茶魁（小小說）
第三代李記掌柜李方根善學(xué)習(xí)，閑時(shí)愛到各地博采眾長(zhǎng)，朋友來往也多，他的茶葉，頗受達(dá)官顯貴的喜愛，各商號(hào)里一上新茶，連外國(guó)人都點(diǎn)了名地要。徐記掌柜徐有聰則是埋頭苦干的實(shí)干家，他從不出山，閑時(shí)就在自家茶山上轉(zhuǎn)悠，產(chǎn)茶時(shí)，從采摘、揀尖、殺青、整形、烘干全過程，都會(huì)親自到場(chǎng)巡察。他待人忠厚，他家的制茶師傅有的已經(jīng)干了好幾輩。這兩家茶莊皆是誠(chéng)信良商，但在制茶工藝上，各有各的獨(dú)家秘笈。每年新茶上市，兩家制茶師傅總會(huì)邀上業(yè)內(nèi)高手，尋一幽靜處，名曰切磋技藝，其實(shí)，就是“斗茶
作品 2023年6期2023-07-18
- 不同流場(chǎng)下含內(nèi)流立管渦激振動(dòng)響應(yīng)特性及Coriolis力效應(yīng)研究
頻率和渦激振動(dòng)均方根位移變化兩方面進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比結(jié)果如圖3和圖4所示。圖3 不同內(nèi)流流速下立管固有頻率對(duì)比(a) 本文計(jì)算結(jié)果隨著內(nèi)流流速的升高，立管的各階固有頻率都會(huì)有所降低。且當(dāng)內(nèi)流速度較低時(shí)，固有頻率降低幅度不大；當(dāng)內(nèi)流速度較高時(shí)，固有頻率顯著降低。隨著內(nèi)流流速的升高，立管的均方根位移增大。且內(nèi)流流速較低時(shí)，均方根位移增幅較小；當(dāng)內(nèi)流流速較高時(shí)，均方根位移增幅顯著。本文預(yù)報(bào)結(jié)果和Duan等的研究有較好的一致性，證明了本文模型對(duì)立管內(nèi)流效應(yīng)模擬的準(zhǔn)確性
振動(dòng)與沖擊 2023年3期2023-02-22
- 探究方根本質(zhì) 尋求問題解答
飛1 用定義求方根分析：由平方根的定義知道正數(shù)的平方根是一對(duì)相反數(shù)，它們的平方等于被開方數(shù)，其中正的平方根是它的算術(shù)平方根；負(fù)數(shù)沒有平方根，也不存在算術(shù)平方根；任何一個(gè)數(shù)都有立方根，其符號(hào)與原數(shù)的符號(hào)相同．點(diǎn)評(píng)：正確理解平方根、立方根、算術(shù)平方根的定義是解題的基礎(chǔ)，依據(jù)乘方與開方互為逆運(yùn)算是解題的重要策略．2 用方根定義解方程例2解下列方程：分析：把(5x-3)2，(x-1)3均看成an的形式，再根據(jù)乘方與開方互為逆運(yùn)算求解．(2)原方程可化為(x-1)
中學(xué)數(shù)學(xué) 2022年22期2022-12-27
- 探究方根本質(zhì) 尋求問題解答
飛1 用定義求方根分析：由平方根的定義知道正數(shù)的平方根是一對(duì)相反數(shù)，它們的平方等于被開方數(shù)，其中正的平方根是它的算術(shù)平方根；負(fù)數(shù)沒有平方根，也不存在算術(shù)平方根；任何一個(gè)數(shù)都有立方根，其符號(hào)與原數(shù)的符號(hào)相同．點(diǎn)評(píng)：正確理解平方根、立方根、算術(shù)平方根的定義是解題的基礎(chǔ)，依據(jù)乘方與開方互為逆運(yùn)算是解題的重要策略．2 用方根定義解方程例2解下列方程：分析：把(5x-3)2，(x-1)3均看成an的形式，再根據(jù)乘方與開方互為逆運(yùn)算求解．(2)原方程可化為(x-1)
中學(xué)數(shù)學(xué)雜志 2022年22期2022-11-22
- 定位格架下游湍流特性測(cè)量研究
速度、脈動(dòng)速度均方根定義如下：(1)(2)(3)(4)(5)(6)式中：U、V、W分別為x、y、z方向的平均速度；ui、vi、wi分別為x、y、z方向的瞬時(shí)速度；N為采樣數(shù)量；Urms、Vrms、Wrms分別為x、y、z方向的脈動(dòng)速度均方根。對(duì)平均速度和脈動(dòng)速度均方根以Wb進(jìn)行歸一化。2.1 誤差和不確定度分析系統(tǒng)誤差主要為視角誤差和當(dāng)?shù)厮俣忍荻日`差[18]，隨機(jī)誤差主要為粒子出平面運(yùn)動(dòng)誤差，湍流統(tǒng)計(jì)量還存在采樣數(shù)量誤差。糾正系統(tǒng)誤差后，湍流統(tǒng)計(jì)量不確定度
原子能科學(xué)技術(shù) 2022年6期2022-06-25
- 河南高速公路沿線最大風(fēng)速精細(xì)化預(yù)報(bào)產(chǎn)品檢驗(yàn)及訂正研究
均一性及預(yù)報(bào)的均方根誤差；佟華[19]、肖瑤[20]、邱學(xué)興[21]等在應(yīng)用類卡爾曼濾波方法進(jìn)行誤差訂正研究時(shí)，分別嘗試對(duì)該方法進(jìn)行改進(jìn)，使模式產(chǎn)品預(yù)報(bào)質(zhì)量得到進(jìn)一步改善。本文通過對(duì)公共氣象服務(wù)中心提供的高速公路沿線最大風(fēng)速精細(xì)化預(yù)報(bào)指導(dǎo)產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)分析，然后采用滑動(dòng)平均法、類卡爾曼濾波遞減平均法兩種方法的多種方案，對(duì)該預(yù)報(bào)指導(dǎo)產(chǎn)品進(jìn)行偏差訂正，確定最佳訂正方案，得到更適用于行業(yè)氣象服務(wù)的最大風(fēng)速精細(xì)化預(yù)報(bào)產(chǎn)品。1 資料與方法1.1 使用資料本文采用的資料
氣象與環(huán)境科學(xué) 2022年3期2022-06-20
- 基于結(jié)構(gòu)光測(cè)量的三維瀝青路面紋理研究
平均偏差、輪廓均方根偏差和平均構(gòu)造深度表征路面紋理，并分析輪廓算術(shù)平均偏差、輪廓均方根偏差和平均構(gòu)造深度與儀擺值的相關(guān)性；于世海、李偉、王子彬等[7-9]利用激光檢測(cè)原理計(jì)算路面構(gòu)造深度，結(jié)果可靠性較高；桂志敬等[10]總結(jié)路面紋理檢測(cè)方法及回顧路面紋理表征參數(shù)；周純秀等[11]利用激光輪廓儀獲取路面紋路數(shù)據(jù)，計(jì)算算術(shù)平均偏差、算術(shù)平均波長(zhǎng)和輪廓偏斜度構(gòu)造參數(shù)表征路面二維紋理，并用于定量評(píng)定路面紋理粗糙度；Li 等[12]利用3D成像技術(shù)采集三維紋理數(shù)據(jù)，
中外公路 2022年2期2022-05-13
- 中國(guó)區(qū)域3種數(shù)值模式的地面氣象要素預(yù)報(bào)初步評(píng)估
平均誤差ME、均方根誤差RMSE、預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率、相關(guān)系數(shù)r等參數(shù)評(píng)估各數(shù)值預(yù)報(bào)模式的預(yù)報(bào)性能。（1）誤差E與平均誤差MEEi為預(yù)報(bào)與實(shí)況的誤差值：Ei=Fi-Oi，F(xiàn)i為預(yù)報(bào)值，Oi為觀測(cè)值。分析中同時(shí)計(jì)算了誤差的概率分布情況及平均誤差統(tǒng)計(jì)值，綜合分析二者可以看出模式預(yù)報(bào)是否存在系統(tǒng)誤差。（2）均方根誤差RMSE預(yù)報(bào)與觀測(cè)實(shí)況的均方根誤差表示模式預(yù)報(bào)與觀測(cè)實(shí)況的誤差大小。（3）預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率為模式預(yù)報(bào)正確的站次數(shù)與模式預(yù)報(bào)總站次數(shù)之比。參照中國(guó)氣象局《天氣分析預(yù)
氣候與環(huán)境研究 2022年2期2022-04-06
- 隨機(jī)振動(dòng)均方根加速度計(jì)算方法研究及應(yīng)用
0041）概述均方根加速度是表征隨機(jī)振動(dòng)試驗(yàn)條件的重要參數(shù)之一，通過均方根加速度可以初步評(píng)估振動(dòng)量值的大小，這對(duì)校核振動(dòng)臺(tái)的推力十分重要，也能為產(chǎn)品環(huán)境適應(yīng)性設(shè)計(jì)提供有效指導(dǎo)。所以，正確計(jì)算均方根加速度量值對(duì)于順利實(shí)施振動(dòng)試驗(yàn)和產(chǎn)品設(shè)計(jì)都有著重要作用。在實(shí)際工作中，有部分工程師，尤其是初學(xué)者，不掌握如何計(jì)算隨機(jī)振動(dòng)均方根加速度的方法，給工作帶來一定的困難。本文介紹了幾種常見隨機(jī)振動(dòng)譜均方根加速度的計(jì)算方法，還介紹了均方根加速度的應(yīng)用案例及在使用時(shí)的注意事項(xiàng)
環(huán)境技術(shù) 2022年1期2022-03-21
- 相似集合預(yù)報(bào)技術(shù)在粵西風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)中的應(yīng)用
.1 檢驗(yàn)指標(biāo)均方根誤差：訂正偏差：其中，n為需要訂正的時(shí)次；fi為第i個(gè)模式的值；Oi為第i個(gè)站點(diǎn)的觀測(cè)值。均方根誤差的數(shù)值直接反映訂正數(shù)值的精確程度，而訂正偏差反映出訂正的偏差程度。2.2 空間分布檢驗(yàn)粵西地區(qū)17個(gè)站點(diǎn)2017年1月2日—2018年12月30日平均風(fēng)速的空間檢驗(yàn)結(jié)果顯示（圖1），ERA5的均方根誤差均大于0.68 m/s，最大為2.30 m/s，在海岸線附近的站點(diǎn)均方根誤差都較內(nèi)陸站點(diǎn)的要大得多，而在平原地區(qū)的均方根誤差相對(duì)較小。化州
廣東氣象 2022年1期2022-03-10
- 四元數(shù)矩陣的直積分解及最佳逼近①
3]． 關(guān)于矩陣方根的求解方面，文獻(xiàn)[14-15]分別采用Schur分解和牛頓迭代方法給出了實(shí)矩陣的方根計(jì)算，文獻(xiàn)[16]運(yùn)用冪法給出了復(fù)矩陣的方根計(jì)算，文獻(xiàn)[17]利用拉直算子討論了復(fù)矩陣Kronecker方根的存在性，文獻(xiàn)[18]利用牛頓迭代方法給出了Einstein積意義下實(shí)張量的方根計(jì)算． 目前未見關(guān)于四元數(shù)矩陣的Kronecker積分解問題的研究報(bào)導(dǎo)，針對(duì)這一問題，本文著重考慮直積意義下四元數(shù)矩陣的分解及最佳逼近問題．定義1設(shè)X=(xij)∈Qm
- 不同長(zhǎng)寬比矩形高層建筑的橫風(fēng)向風(fēng)力特性
橫風(fēng)向升力系數(shù)均方根和功率譜密度的擬合公式。LIN等[7]對(duì)長(zhǎng)寬比為1/3～3、高寬比為3～5的矩形建筑進(jìn)行了風(fēng)洞測(cè)壓試驗(yàn)，討論了升力系數(shù)、阻力系數(shù)、扭矩系數(shù)及對(duì)應(yīng)功率譜密度隨長(zhǎng)寬比和高寬比的變化規(guī)律。ZHOU 等[8]通過高頻測(cè)力天平試驗(yàn)，研究了長(zhǎng)寬比為1/3～3的矩形建筑基底彎矩系數(shù)。全涌等[9]針對(duì)4 類不同風(fēng)場(chǎng)下高寬比為4.00～14.24、長(zhǎng)寬比為1/4.7～4.7 的矩形高層建筑進(jìn)行了高頻測(cè)力天平風(fēng)洞試驗(yàn)，探討了這些因素對(duì)基底彎矩系數(shù)均方根的影
- WRF-Solar模式對(duì)山東太陽總輻射的模擬效果檢驗(yàn)
偏差(MB)、均方根誤差(RMSE)等檢驗(yàn)方法對(duì)輻照量模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比檢驗(yàn)，分析WRF-Solar模式的不同時(shí)段總輻射模擬統(tǒng)計(jì)結(jié)果在山東區(qū)域的模擬能力和可靠性。(1)(2)(3)2 結(jié)果分析2.1 模擬個(gè)例結(jié)果檢驗(yàn)2.1.1 晴天選取2018年10月23日作為總輻射晴天模擬個(gè)例，當(dāng)日濟(jì)南、福山和莒縣總云量均為0，濟(jì)南、福山、莒縣均無降水。各模擬方案逐時(shí)總輻射模擬和觀測(cè)對(duì)比結(jié)果見圖3a—c和圖4a、b。方案一至方案四總輻射模擬結(jié)果差異較小，且與觀測(cè)結(jié)果接近，
海洋氣象學(xué)報(bào) 2021年4期2021-12-24
- 基于地形因素的吉林省ECMWF氣溫預(yù)報(bào)訂正方法研究
平均絕對(duì)誤差、均方根誤差。方法一：訂正系數(shù)為-0.6℃/100m。方法二：取系數(shù)在-1.0℃/100m～1.0℃/100m，各站點(diǎn)訂正后24h氣溫預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最高時(shí)的系數(shù)（保留一位小數(shù)），作為該站點(diǎn)的訂正系數(shù)。方法三：取系數(shù)在-1.0℃/100m～1.0℃/100m，分別計(jì)算春季、夏季、秋季、冬季各站點(diǎn)訂正后24h氣溫預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最高時(shí)的系數(shù)（保留一位小數(shù)），作為在該季節(jié)該站點(diǎn)的訂正系數(shù)。方法四：取系數(shù)在-1.00℃/100m～1.00℃/100m，各站點(diǎn)訂正
氣象災(zāi)害防御 2021年3期2021-11-09
- 基于風(fēng)洞試驗(yàn)的杭州西站風(fēng)致干擾效應(yīng)研究
平均風(fēng)壓系數(shù)和均方根風(fēng)壓系數(shù)分別由式（1）、式（2）計(jì)算得出：由于該火車站風(fēng)洞試驗(yàn)風(fēng)向角較多，本文以90°和180°兩個(gè)風(fēng)向角為例分析屋蓋風(fēng)壓系數(shù)的干擾效應(yīng)。圖5和圖6分別為在有無周邊高層建筑情況下屋蓋平均風(fēng)壓系數(shù)分布圖，圖7和圖8分別為均方根風(fēng)壓系數(shù)分布圖。圖5 90°風(fēng)向角屋蓋平均風(fēng)壓系數(shù)分布圖6 180°風(fēng)向角屋蓋平均風(fēng)壓系數(shù)分布圖7 90°風(fēng)向角屋蓋均方根風(fēng)壓系數(shù)分布圖8 180°風(fēng)向角屋蓋均方根風(fēng)壓系數(shù)分布由圖5～圖8可知：（1）不管是有無高層建
鐵道建筑技術(shù) 2021年10期2021-11-05
- 兼具高自由度低互耦的間距約束稀疏陣列設(shè)計(jì)
一化DOA估計(jì)均方根誤差(共進(jìn)行500次蒙特卡羅仿真實(shí)驗(yàn))定義為：(20)4.1 權(quán)重及互耦矩陣比較不同稀疏陣列與ISRA在陣列設(shè)計(jì)上的性能，表2給出了在不同陣元數(shù)情況下五種稀疏陣列的權(quán)重及互耦率。在表2給出的10陣元、15陣元、20陣元的情況下，嵌套陣和增強(qiáng)嵌套陣的權(quán)重ω(1)較大，而互質(zhì)陣、二階超級(jí)嵌套陣和ISRA保持著較低的ω(1)，且ISRA的權(quán)重ω(1)始終保持最低，為1，這反映了ISRA在這5種陣列中始終保持著較低數(shù)量的密布陣元?；ベ|(zhì)陣、二階超
空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào) 2021年4期2021-09-23
- 鎳基合金焊縫超聲波檢驗(yàn)論證分析
求缺陷長(zhǎng)度測(cè)量均方根誤差不超過19mm；容器缺陷高度測(cè)量均方根誤差不超過6mm；管道誤差不超過3mm；按照?qǐng)D3計(jì)算線性回歸的斜率，應(yīng)至少為0.7：線性回歸線的斜率不小于0.7，計(jì)算方式參考公式2。圖3中直線A為線性回歸線，y=a+bx，是由n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(x1,y1)…(xn,yn)用最小二乘法得到的最佳擬合直線，n=數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量。圖3中直線B為理想直線，y=x（最好的超聲測(cè)量結(jié)果），相關(guān)系數(shù)定義如式3。圖3 缺陷高度二維線性圖統(tǒng)計(jì)參數(shù)1.3 檢驗(yàn)設(shè)備試驗(yàn)所采
電力設(shè)備管理 2021年7期2021-08-10
- 在課時(shí)教學(xué)中落實(shí)核心素養(yǎng)——以“根式”為例
內(nèi)容，讓學(xué)生聯(lián)想方根的概念，感受乘方與開方的互逆關(guān)系。目標(biāo)二：教師通過平方根、立方根的復(fù)習(xí)，引入四次方根、五次方根的定義，進(jìn)而推出n次方根的定義，得出根式的概念。學(xué)生從類比猜想到數(shù)學(xué)表達(dá)，體會(huì)用乘方定義開方，用乘方運(yùn)算完成開方運(yùn)算的過程，為后期函數(shù)的學(xué)習(xí)做鋪墊。（三）學(xué)情分析學(xué)生在初中階段學(xué)過平方根、立方根，所以對(duì)開方有一定的認(rèn)識(shí)，并且知道正數(shù)有兩個(gè)平方根，負(fù)數(shù)只有立方根，但對(duì)根式的概念比較模糊。（四）教學(xué)過程設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)一：情境引入引例一：細(xì)胞分裂時(shí)，每次每
教師博覽 2021年7期2021-07-30
- DCB對(duì)精密單點(diǎn)定位中的精度影響分析
改正文件前后的均方根誤差對(duì)比。表1 均方根誤差對(duì)比Table 1 The comparison of RMS從表1可以清晰地看出，考慮DCB的影響后，X、Y、Z三個(gè)方向的均方根誤差均有明顯的下降，而且從均值上看，X方向的均方根誤差均值從0.023 8 m下降至0.014 1 m，Y方向的均方根誤差均值從0.029 1 m下降至0.014 5 m，Z方向的均方根誤差均值從0.022 5 m下降至0.004 7 m；從最大值上看，X方向均方根誤差的最大值從2.
- 基于最大幅值變分模態(tài)分解和均方根熵的滾動(dòng)軸承故障診斷
故障類型判別。均方根熵(root mean square entropy, RMSE)是針對(duì)每組信號(hào)的所有分量進(jìn)行計(jì)算,反映了不同故障信號(hào)振動(dòng)能量的不同,相比于排列熵計(jì)算量更少,可引入VMD中對(duì)多種不同的軸承故障進(jìn)行分類識(shí)別[13]。為了找到模態(tài)參數(shù)的最佳值,本文提出一種預(yù)設(shè)K值的方法,利用VMD分解時(shí)各分量頻率的最大幅值(maximum amplitude, MA)特性來選擇合適的K值。并以均方根熵作為特征提取量,與粒子群算法(particle swar
計(jì)量學(xué)報(bào) 2020年4期2020-05-29
- 一種雜波環(huán)境下機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法
目標(biāo)空間位置的均方根誤差(RMSE)、速度均方誤差和誤差收斂速度等方面進(jìn)行性能對(duì)比。目標(biāo)空間位置均方根誤差為：目標(biāo)速度均方根誤差為：圖3 為徑向速度隨航路變化曲線，既能反映真實(shí)的徑向速度變化，也能反映徑向速度誤差取1 m/s和5 m/s 時(shí)徑向速度測(cè)量值的變化。從圖4 目標(biāo)位置均方根誤差曲線得出本文提出的算法隨著采樣時(shí)間變長(zhǎng)，目標(biāo)位置均方根誤差逐步減小，相比傳統(tǒng)的IMM-PDA 算法，目標(biāo)位置均方根誤差更小且收斂速度更快。傳統(tǒng)的IMMPDA 算法目標(biāo)位置均
電子科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2020年2期2020-04-06
- 四川省CLDAS和ECMWF再分析數(shù)據(jù)風(fēng)速產(chǎn)品評(píng)估
差(MAE)、均方根誤差(RMSE)、相關(guān)系數(shù)(COR)。平均誤差(ME)：(1)平均絕對(duì)誤差 (MAE)：(2)均方根誤差(RMSE)：(3)相關(guān)系數(shù)(COR)：(4)2 CLDAS產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)價(jià)2.1 國(guó)家站評(píng)估本文將四川劃分為三個(gè)區(qū)域進(jìn)行分析，分別為川西高原、攀西地區(qū)和盆地。川西高原為阿壩州與甘孜州，攀西地區(qū)為攀枝花市和涼山州，四川剩余地市為盆地區(qū)域。CLDAS和國(guó)家站的平均誤差空間分布如圖1a所示，大部分站點(diǎn)平均誤差0.6m/s。均方根誤差空間分布如
高原山地氣象研究 2020年4期2020-03-30
- QFW-6000型微波輻射計(jì)探測(cè)精度分析
：各高度層溫度均方根偏差表1：無降水天氣整層均方根偏差圖2：各高度層相對(duì)濕度均方根偏差2.3 分析方法簡(jiǎn)介在進(jìn)行數(shù)據(jù)的對(duì)比分析前，對(duì)二者的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行了計(jì)算，溫度的相關(guān)系數(shù)為0.98，相對(duì)濕度的相關(guān)系數(shù)為0.82，溫度的相關(guān)性較大，這與大氣溫度變化比較平穩(wěn)而相對(duì)濕度較劇烈有關(guān)。本文主要通過計(jì)算均方根偏差來定量分析微波輻射計(jì)與探空儀探測(cè)數(shù)據(jù)的差異。各高度層的均方根偏差計(jì)算公式如下：公式（1）中，均方根偏差RMSE 為某高度處兩種觀測(cè)儀器數(shù)據(jù)的偏差，xi和yi
電子技術(shù)與軟件工程 2020年9期2020-02-01
- 一種偏差訂正方法在平昌冬奧會(huì)氣象預(yù)報(bào)的應(yīng)用
訂正。本文采用均方根誤差和改善率(訂正前后均方根誤差的差值與訂正前均方根誤差比值的百分率)兩個(gè)指標(biāo)，從模式的日變化、逐日變化、逐站點(diǎn)變化特征等方面評(píng)估偏差訂正方法的有效性。2.1.1 模式誤差日變化特征圖2是2018年2月9日—3月18日韓國(guó)當(dāng)?shù)貢r(shí)間21:00(對(duì)應(yīng)北京時(shí)20:00，本文出現(xiàn)時(shí)間統(tǒng)一用韓國(guó)當(dāng)?shù)貢r(shí)間，下同)起報(bào)，2 m氣溫、10 m風(fēng)速和2 m相對(duì)濕度1～24 h預(yù)報(bào)的訂正前后的均方根誤差(整個(gè)時(shí)段的平均)和訂正后模式均方根誤差的改善率。由圖
應(yīng)用氣象學(xué)報(bào) 2020年1期2020-01-15
- 定位控制理論分析及在運(yùn)卷小車中的應(yīng)用研究
617000）均方根定位在實(shí)際工程中的局限性有兩種，第一種，當(dāng)被控對(duì)象運(yùn)行速度小于某一值時(shí)會(huì)因?yàn)槟Σ亮Φ仍蛲Ｖ惯\(yùn)行。以運(yùn)卷小車為例，vmin 其實(shí)就是被控對(duì)象的起動(dòng)摩擦力。第二種，由于被控對(duì)象的定位有允許誤差存在，所以會(huì)以允許誤差等級(jí)為參考設(shè)定一個(gè)制動(dòng)區(qū)域，當(dāng)被控對(duì)象進(jìn)入這個(gè)區(qū)域時(shí)，我們可以認(rèn)為定位結(jié)束，這時(shí)我們會(huì)結(jié)束定位控制并停止輸出的給定，同時(shí)開始制動(dòng)。所以我們把由這個(gè)區(qū)域所組成的死區(qū)叫作制動(dòng)死區(qū)。當(dāng)然，制動(dòng)死區(qū)一般都是小于被控對(duì)象所允許的定位誤差的
中國(guó)設(shè)備工程 2019年23期2020-01-01
- 三種不同方法 求取單元格方根值
雅南1.簡(jiǎn)單平方根求取直接用SQRT函數(shù)如果只是求取平方根，Excel提供了SQRT函數(shù)，可直接求取平方根。該函數(shù)很容易使用，我們只需傳遞一個(gè)具有數(shù)字的SQRT函數(shù)的單元格的編號(hào)或引用即可實(shí)現(xiàn)平方根的求取。SQRT函數(shù)的語法格式為：SQRT（number）其中的number變量可以是一個(gè)數(shù)字，也可以是某個(gè)單元格的引用（圖1上方部分）。但直接使用SQRT有一個(gè)小問題，如果將負(fù)數(shù)傳遞給SQRT函數(shù)，則它將顯示“#NUM！”錯(cuò)誤（圖1中間部分）。因此，建議在使用
電腦愛好者 2019年14期2019-10-30
- 法蘭螺栓松動(dòng)的超聲導(dǎo)波監(jiān)測(cè)方法
利用導(dǎo)波信號(hào)的均方根偏差進(jìn)行螺栓松動(dòng)監(jiān)測(cè)，同時(shí)根據(jù)均方根偏差值的分布對(duì)松動(dòng)螺栓位置進(jìn)行初步判斷，利用有限元法和實(shí)驗(yàn)對(duì)上述方法進(jìn)行了驗(yàn)證。1 法蘭螺栓導(dǎo)波監(jiān)測(cè)原理1.1 管道中的超聲導(dǎo)波彈性波在無限長(zhǎng)空心圓管中傳播時(shí)，各質(zhì)點(diǎn)的位移分量[10]為(1)式中：ur，uθ，uz分別為徑向、周向、軸向位移分量；ω為角頻率；ξ為波數(shù)；Ur，Uθ，Uz為徑向、周向、軸向3個(gè)方向上用Bessel函數(shù)表示的位移幅度；n=0,1,2,3，…為周向階數(shù)。超聲波在管道傳播時(shí)有縱向
壓電與聲光 2019年5期2019-10-22
- 微流控芯片微通道復(fù)制度的表征及在注塑成型中的應(yīng)用
通道輪廓深度的均方根差表征微通道復(fù)制度，并以此為指標(biāo)研究注射成型微流控芯片橫向微通道和縱向微通道復(fù)制度之間的差異，以表征微流控芯片微通道復(fù)制度以及微通道長(zhǎng)度和方向的設(shè)計(jì)。1 實(shí)驗(yàn)1.1 實(shí)驗(yàn)對(duì)象、材料及設(shè)備選用十字微通道微流控芯片作為研究對(duì)象，芯片由基片和蓋片鍵合而成，基片包含十字微通道和儲(chǔ)液槽等結(jié)構(gòu)，厚度為0.8 mm；蓋片為普通平板件，厚度為0.6 mm?；Y(jié)構(gòu)及十字微通道截面示意圖如圖1所示。圖1 微流控芯片基片及微通道截面示意圖Fig.1 Sch
- 我們愛把馬鮫魚叫鰆鯃
啞的男低音。喲，方根哥，他在，他在的。老婆驚了一下，聲音在顫，好像見了上門借錢的人。方根兒子有病，羊癲瘋發(fā)起來很可怕，娶不到本地老婆，去年剛從外地買了個(gè)媳婦，估計(jì)把方根的積蓄都用完了。我的腦海里出現(xiàn)了方根豬舍樣的老屋，幸慶沒有墜入方根的境遇。三五千我肯定得給的，誰讓我做了他幾年的捕鰆鯃搭檔，如果獅子大開口，只好回絕了。我兒子國(guó)外留學(xué)花費(fèi)大，有回絕的充足理由。我想明白了，獨(dú)自搖了搖頭，站起來迎接。這么晚才吃飯，松偉。方根的喊聲澀澀的，跟在我老婆身后，似乎比從
飛天 2019年6期2019-07-08
- 加權(quán)最小二乘法和MUSIC法聯(lián)合測(cè)向技術(shù)研究
角和俯仰角估計(jì)均方根誤差為(20)仿真1：設(shè)置輻射源信號(hào)的入射角度為(30.5°,48.2°)，頻率為f=4 GHz，圖2給出了信噪比從5 dB到20 dB變化時(shí)不同測(cè)向算法的均方根誤差的變化趨勢(shì)?？梢钥闯鲭S著信噪比的增加，3種測(cè)向方法的方位和俯仰角估計(jì)均方根誤差均相應(yīng)減小?；趦苫€的相位干涉儀測(cè)向結(jié)果較差；加權(quán)最小二乘法由于利用了較多的測(cè)量相位差信息，其測(cè)向精度要明顯優(yōu)于兩基線干涉儀測(cè)向法；文中所提的聯(lián)合測(cè)向算法均方根誤差最小。圖2 3種算法的估計(jì)均方
雷達(dá)科學(xué)與技術(shù) 2019年3期2019-06-28
- 測(cè)井約束下高精度疊前地震速度預(yù)測(cè)
情況，沿層提取均方根速度、層速度并建模，結(jié)合測(cè)井分層數(shù)據(jù)進(jìn)行整體深度域校正成圖，但受計(jì)算機(jī)技術(shù)條件的局限性，還無法徹底消除地震與測(cè)井速度間的誤差［20-22］。針對(duì)地震速度空間變化快、預(yù)測(cè)精度低以及測(cè)井資料控制范圍有限等難題，充分利用三維地震數(shù)據(jù)空間分布密的特點(diǎn)，加密地震速度分析解釋拾取更多數(shù)據(jù)點(diǎn)，提出一種測(cè)井聲速與地震速度相互轉(zhuǎn)換的高精度速度分析方法，通過分析地震速度敏感時(shí)窗轉(zhuǎn)換步長(zhǎng)，采用井震結(jié)合分層校正法，提高地震處理高密度速度解釋的精度，克服速度誤差
巖性油氣藏 2019年4期2019-06-25
- 基于超寬帶TSOA定位原理的掘進(jìn)機(jī)定位誤差分析
3.1 定位點(diǎn)均方根誤差為了研究定位點(diǎn)的誤差，評(píng)價(jià)該算法的定位性能，采用均方根誤差作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。選取第2節(jié)基站坐標(biāo)值，開展定位點(diǎn)從10～100m的定位仿真實(shí)驗(yàn)。定位點(diǎn)E的坐標(biāo)值為(0，n，0)，定位點(diǎn)從10m處開始，每隔1m移動(dòng)一次，一直移動(dòng)到100m，可以得到定位點(diǎn)均方根誤差隨定位距離的變化曲線，如圖3所示。圖3 定位點(diǎn)均方根誤差隨定位距離的變化曲線由圖3分析可知，隨著定位距離的增大，定位點(diǎn)的均方根誤差也隨著增大。在10～100m之間，均方根誤差控制在4
煤炭工程 2019年6期2019-06-22
- 低信噪比下高可懂度語音增強(qiáng)算法①
基于信噪比相對(duì)均方根(Root-Mean-Square,RMS)對(duì)短時(shí)語音分段進(jìn)行了分類研究得到:高均方根片段(短時(shí)信噪比不小于整體均方根的片段)、中均方根片段(短時(shí)信噪比小于整體均方根但不小于–10 dB整體均方根的片段)和低均方根片段(短時(shí)信噪比小于–10 dB整體均方根但不小于–30 dB整體均方根的片段).研究表明,中均方根分段包含大多數(shù)輔音-元音邊界,更準(zhǔn)確地模擬了語音可懂度[5].Wang L,Chen F 等學(xué)者利用 RMS 對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行分
計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用 2018年12期2019-01-07
- 廣泛應(yīng)用于設(shè)施農(nóng)業(yè)的手自一體智能放風(fēng)器溫度傳感器準(zhǔn)確性分析
差 (AE)、均方根誤差(RMSE)衡量，公式為：其中 Xobs，i表示放風(fēng)設(shè)備實(shí)時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)， Xmodel，i表示W(wǎng)PZ1型溫度傳感器實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)。1.1 儀器系統(tǒng)誤差分析傳感器1和2之間絕對(duì)誤差0.17℃，均方根誤差0.11℃，1和3之間絕對(duì)誤差0.45℃，均方根誤差0.13℃，2和3之間絕對(duì)誤差0.28℃，均方根誤差0.10℃。傳感器4和5之間絕對(duì)誤差-0.06℃，均方根誤差0.12℃，傳感器4和6之間絕對(duì)誤差0.20℃，均方根誤差0.13℃，傳感器
農(nóng)業(yè)與技術(shù) 2018年23期2018-12-17
- 基于數(shù)字圖像的自適應(yīng)多機(jī)動(dòng)目標(biāo)模型跟蹤方法
計(jì)。辛格模型的均方根誤差為2.83，均值誤差為0.59；當(dāng)前狀態(tài)統(tǒng)計(jì)模型的均方根誤差為1.95，均值誤差為-0.14。如圖2所示，變加速機(jī)動(dòng)不適合辛格模型。所以在這里比較了當(dāng)前狀態(tài)統(tǒng)計(jì)模型和階躍模型。圖2是在變加速度情況下，進(jìn)行目標(biāo)加速度估計(jì)。如圖2中離散點(diǎn)描繪的是階躍模型的加速度統(tǒng)計(jì)，實(shí)線描繪的是當(dāng)前狀態(tài)統(tǒng)計(jì)模型的加速度統(tǒng)計(jì)。階躍模型的均方根誤差為3.64，均值誤差為0.92，當(dāng)前狀態(tài)統(tǒng)計(jì)模型的均方根誤差為2.86，均值誤差為-0.34。圖1 常加速運(yùn)動(dòng)
電子測(cè)試 2018年17期2018-09-20
- 星載AIS基于波形匹配的頻偏時(shí)延聯(lián)合估計(jì)
，計(jì)算頻偏估計(jì)均方根誤差并畫圖?，F(xiàn)在我們定義頻偏估計(jì)的均方根誤差為：下圖6是在不同噪聲環(huán)境下，此頻偏估計(jì)方法的均方根誤差。由圖可知，在比特信噪比大于等于6 dB左右時(shí)，頻偏估計(jì)均方根誤差小于8 Hz。圖6 噪聲環(huán)境下頻偏時(shí)延聯(lián)合估計(jì)法的頻偏估計(jì)性能Fig 6 The performance of frequency offset estimation for the joint estimation of frequency offset delay in
電子元器件與信息技術(shù) 2018年6期2018-09-04
- 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的HYCOM海洋預(yù)報(bào)結(jié)果評(píng)價(jià)*
分別表示偏差、均方根誤差和相關(guān)系數(shù).2 HYCOM結(jié)果評(píng)價(jià)2.1 初始場(chǎng)評(píng)價(jià)2.1.1冬季初始場(chǎng)評(píng)價(jià)由圖1(a)可以發(fā)現(xiàn)，2015年冬季東中國(guó)海海域HYCOM溫度數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)吻合較好，其均方根誤差小于1 ℃(0.76 ℃)，偏差(實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)減模式數(shù)據(jù))接近于零(-0.04 ℃)，相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.95.而HYCOM鹽度與實(shí)測(cè)鹽度的相關(guān)性較差(見圖1(b))，其中在高鹽度(深度較深)的海水中兩者存在較高的相關(guān)性，但在低鹽度(深度較淺)海水中表現(xiàn)出模式鹽度偏高；
湘潭大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào) 2018年3期2018-07-20
- 半主動(dòng)懸架系統(tǒng)剛度動(dòng)態(tài)迭代跟蹤控制
和輪胎動(dòng)載荷的均方根為平順性評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過層次分析法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，利用遺傳算法確定典型工況下懸架最優(yōu)剛度。采用動(dòng)態(tài)迭代跟蹤算法控制懸架剛度，根據(jù)所得剛度與最優(yōu)剛度的差異確定控制算法的修正系數(shù)，在典型工況下使其控制參數(shù)與尋優(yōu)所得參數(shù)吻合，并對(duì)其他工況下的控制效果進(jìn)行驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明：提出的控制算法在混合工況下能有效地使簧載質(zhì)量加速度均方根減小6.34%，懸架動(dòng)行程均方根減小7.35%，從而提高車輛行駛的平順性。半主動(dòng)懸架；剛度可控；動(dòng)態(tài)迭代跟蹤
- 環(huán)渤海區(qū)域再分析資料地面風(fēng)速場(chǎng)的適用性對(duì)比分析
A資料與23站均方根誤差的平均最??；再分析資料與氣象站觀測(cè)資料的相關(guān)系數(shù)在山東半島和遼東半島高于其他地區(qū)、冬半年大于夏半年。環(huán)渤海區(qū)域地面10 m平均風(fēng)速場(chǎng)JRA和ERA兩套資料的適用性較好。由于ERA-Interim的水平分辨率更高，所以在強(qiáng)風(fēng)過程分析中確定使用ERA-Interim再分析資料。再分析資料； 平均風(fēng)速場(chǎng)； 相關(guān)系數(shù)； 均方根誤差； 強(qiáng)風(fēng)過程引言近年來，環(huán)渤海區(qū)域海洋經(jīng)濟(jì)規(guī)模發(fā)展迅速，海上強(qiáng)風(fēng)對(duì)海洋工程、安全生產(chǎn)、航運(yùn)作業(yè)等影響愈來愈大，但
海洋氣象學(xué)報(bào) 2017年1期2017-04-13
- 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)冷卻水腐蝕預(yù)測(cè)研究
隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)下的均方根誤差(RMSE)和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差(NRRMSE)(表3～9)。表3 7個(gè)輸入向量的輸出均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差表4 6個(gè)輸入向量的輸出均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差表5 5個(gè)輸入向量的輸出均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差表6 4個(gè)輸入向量的輸出均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差表7 3個(gè)輸入向量的輸出均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差表8 兩個(gè)輸入向量的輸出均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差表9 一個(gè)輸入向量的輸出均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差由上述預(yù)測(cè)精度數(shù)據(jù)表可以得出
化工自動(dòng)化及儀表 2016年6期2016-11-22
- 基于均方根電流的主網(wǎng)T接線路線損計(jì)算研究
基于均方根電流的主網(wǎng)T接線路線損計(jì)算研究線損理論計(jì)算得到的電力網(wǎng)技術(shù)線損數(shù)值是電力網(wǎng)線損分析和指導(dǎo)降損的科學(xué)依據(jù)。準(zhǔn)確計(jì)算電力網(wǎng)線損對(duì)科學(xué)考核經(jīng)濟(jì)效益及合理安排系統(tǒng)運(yùn)行方式具有重要的作用。35kV及以上電力網(wǎng)（簡(jiǎn)稱“主網(wǎng)”）的線損理論計(jì)算，主要采用潮流算法和均方根電流法兩種。兩種算法計(jì)算精度均較高，但源數(shù)據(jù)采集難度相對(duì)較大。目前，廣東地區(qū)主要采用均方根電流法對(duì)主網(wǎng)線路和變壓器進(jìn)行線損計(jì)算。對(duì)于主網(wǎng)常規(guī)線路（直線型）的線損計(jì)算，均方根電流法具有較好的適用性。
中國(guó)科技信息 2016年15期2016-11-04
- 載人航天某裝置隨機(jī)振動(dòng)響應(yīng)分析與結(jié)構(gòu)修改
關(guān)注點(diǎn)的加速度均方根響應(yīng)值放大倍數(shù)滿足要求，但是部分安裝孔位置處響應(yīng)均方根應(yīng)力值過大，根據(jù)仿真結(jié)果對(duì)其提出了局部改進(jìn)意見，在設(shè)計(jì)階段即可對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行調(diào)整修改，以節(jié)省研制周期與成本。本文基于隨機(jī)振動(dòng)動(dòng)力學(xué)響應(yīng)的分析與結(jié)構(gòu)修改可以給同類產(chǎn)品的研制及改進(jìn)提供參考。一、引言航天器在地面運(yùn)輸、發(fā)射及飛行等過程中需要經(jīng)受嚴(yán)酷的振動(dòng)環(huán)境，分為確定性振動(dòng)（主要為正弦振動(dòng)）和隨機(jī)振動(dòng)兩大類，其中隨機(jī)振動(dòng)是一種聲致振動(dòng)，主要來源于起飛噴氣噪聲和運(yùn)載火箭跨聲速飛行及高速飛行時(shí)引起
智能制造 2016年4期2016-07-09
- 隨機(jī)粗糙面的仿真和電磁散射特性研究
糙表面，討論了均方根高度和相關(guān)長(zhǎng)度對(duì)隨機(jī)粗糙面表面起伏的影響.然后采用基爾霍夫近似方法計(jì)算了隨機(jī)粗糙面的散射系數(shù)，比較討論了均方根高度和相關(guān)長(zhǎng)度的不同對(duì)雷達(dá)回波散射系數(shù)的影響.[關(guān)鍵詞]粗糙面；基爾霍夫近似；電磁散射[收稿日期]2015-08-10[作者簡(jiǎn)介]鄭帆(1987-)，男，江蘇鎮(zhèn)江人，南京大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院2013級(jí)在讀博士研究生，主要從事光和電磁場(chǎng)特性的研究.[中圖分類號(hào)]TN011 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A0引言隨機(jī)粗糙面電磁散射特性的研究是很多
棗莊學(xué)院學(xué)報(bào) 2015年5期2016-01-09
- 數(shù)學(xué)魔術(shù)——神奇的速算
幾十位數(shù)的幾十次方根，只要結(jié)果是整數(shù)，他就可以在幾秒種以內(nèi)把這個(gè)數(shù)念出來！或許你以為這是天方夜譚，還特意用計(jì)算器運(yùn)算了下面的式子：你可能很有些得意，不過我相信，只要你說：“請(qǐng)你將下面這個(gè)29位數(shù)44 998 1795 805 848 373 114 51 5 22625次方根說出來.”在你念完這個(gè)29位數(shù)的時(shí)候，或許魔術(shù)師就已經(jīng)微笑著給出了答案：“14.”從而使你目瞪口呆，這是怎么一回事呢？所謂“玄機(jī)”，其實(shí) 就是指對(duì)數(shù).下面，請(qǐng)你先牢牢記住這張素?cái)?shù)的常用
新高考·高二數(shù)學(xué) 2015年2期2015-05-27
- 水平層狀介質(zhì)模型下“各層均方根速度大于平均速度”的證明
質(zhì)模型下“各層均方根速度大于平均速度”的證明孫燦新疆煤田地質(zhì)局綜合隊(duì)（830009）均方根速度主要用于觀測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)、原始資料分析、水平疊加處理、速度換算，平均速度主要用于時(shí)深轉(zhuǎn)換。在真實(shí)地質(zhì)體的資料解釋中，各層的均方根速度總是大于平均速度。在空白區(qū)段及前期布孔階段，依據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)目的層在時(shí)間剖面上的橫向延展及賦存深度進(jìn)行定性和半定量分析，把握這一原則可以幫助我們識(shí)別假象，修正層位追蹤，強(qiáng)化速度研究，使時(shí)間剖面逐漸趨近真實(shí)的地質(zhì)體響應(yīng)。這里用數(shù)學(xué)歸納法證明了水平
河南建材 2015年2期2015-01-16
- 基于統(tǒng)計(jì)線性化伴隨法的導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)精度分析
ET分析一樣的均方根散布，同時(shí)還集合了AT法的優(yōu)點(diǎn)，能夠提供各種干擾對(duì)總的均方根值的影響，更為全面地反映了導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)性能。1 統(tǒng)計(jì)線性化伴隨法導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)為非線性時(shí)變系統(tǒng)，其狀態(tài)方程可表示為:式中，x(t)為系統(tǒng)的狀態(tài)向量;F(t)為狀態(tài)矩陣;f(x，t)=［f1，f2，…，fn］T為非線性向量函數(shù);G(t)為輸入矩陣;w(t)為外部干擾，由一均值向量b(t)和一隨機(jī)分量u(t)組成，且u(t)是具有譜密度Q(t)的白噪聲過程。1.1 系統(tǒng)協(xié)方差分
飛行力學(xué) 2014年1期2014-12-25
- 用于多源信息中制導(dǎo)的MM-LS時(shí)間配準(zhǔn)算法
時(shí)間配準(zhǔn)算法的均方根誤差(RMSE)如圖2所示．由圖2可以看出，當(dāng)目標(biāo)為弱機(jī)動(dòng)狀態(tài)時(shí)，從時(shí)間配準(zhǔn)效果上看，勻速模型優(yōu)于多模型并優(yōu)于常加速模型且優(yōu)于加加速模型．勻速模型的X方向與Y方向的均方根誤差在8上下震蕩，而常加速模型與加加速模型的X方向與Y方向的均方根誤差在11和15上下震蕩．多模型最小二乘時(shí)間配準(zhǔn)算法的均方根誤差與雷達(dá)探測(cè)精度相當(dāng)，在10上下震蕩．總體來說，在此情形下，4種算法的時(shí)間配準(zhǔn)誤差相差不大．圖2 當(dāng)目標(biāo)弱機(jī)動(dòng)時(shí)算法效果比較圖3 均方根誤差隨
西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2014年4期2014-07-11
- 奇異另類的開方
方是指求一個(gè)數(shù)的方根的運(yùn)算，比起常見的加、減、乘、除四則運(yùn)算，開方要困難得多，碰到需要開方的問題總是件讓人頭疼的事，如今人們需要非特殊數(shù)的方根數(shù)據(jù)時(shí)，通常會(huì)查閱《中學(xué)數(shù)學(xué)用表》，更省事的做法就是使用計(jì)算器或電腦，而在此表沒有出現(xiàn)之前，開方是件人們唯恐避之不及的難事，如在歐洲被稱為“黑暗時(shí)代”的中世紀(jì)，大部分有文化的人竟然不會(huì)開方，正因如此，古巴比倫人的一種開方妙法格外引人注目，這種源自古巴比倫人的獨(dú)特算法，其奇妙構(gòu)思和迂回手法，令人嘆服，下面我們跟隨林老師
- On-line Condition Monitoring Based on Empirical Mode Decomposition and Neural Network
的本征模態(tài)函數(shù)均方根作為機(jī)械加工特征量。為識(shí)別實(shí)時(shí)加工狀態(tài)，以加工特征為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)輸入，建立起將IMF作為特征參數(shù)及把3種加工狀態(tài)作為輸出的3層后向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。識(shí)別的結(jié)果顯示，提出的方法能有效地識(shí)別加工狀態(tài)。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模;狀態(tài)監(jiān)測(cè);均方根TH133;TP39110.3969/j.issn.1001－3881.2013.24.0102013－08－30
機(jī)床與液壓 2013年24期2013-03-09
- 小子樣試驗(yàn)均方根統(tǒng)計(jì)的修正方法
］［2］。這時(shí)均方根統(tǒng)計(jì)應(yīng)十分謹(jǐn)慎，不能簡(jiǎn)單應(yīng)用貝塞爾公式，而必須進(jìn)行修正，應(yīng)有一個(gè)大于1的修正系數(shù)。本文針對(duì)小子樣試驗(yàn)，均方根估值 S1=兩種情況，進(jìn)行理論上的推導(dǎo)，得到兩個(gè)修正系數(shù)公式，并給出相應(yīng)修正系數(shù)的數(shù)據(jù)表，為小子樣試驗(yàn)均方根統(tǒng)計(jì)的修正提供參考。1 估值S1的修正方法小子樣武器試驗(yàn)時(shí)，特別要關(guān)注估值的無偏性［3］［5］。盡管的無偏估計(jì)值，即有σ2，但S2不是σ無偏估值，而是有偏的。同樣，S1也不是σ無偏估值?，F(xiàn)加以證明，并推導(dǎo)出其無偏估值。為尋求
儀器儀表用戶 2011年5期2011-07-05
- 奇聞：法國(guó)天才７２．４秒算出２００位數(shù)的１３次方根
00位數(shù)的13次方根，打破了由他本人保持的世界紀(jì)錄。27歲的勒麥爾來自巴黎附近的蘭斯市，是人工智能專業(yè)的一名博士生。這個(gè)由計(jì)算機(jī)隨機(jī)抽取的200位數(shù)在屏幕上顯示了整整17行。而勒麥爾只用了一分多鐘的時(shí)間就算出了這一長(zhǎng)串?dāng)?shù)字的13次方根，答案是2397207667966701。換句話說，這個(gè)數(shù)字的13次方就是計(jì)算機(jī)抽取的那個(gè)200位數(shù)。勒麥爾說：“（在計(jì)算過程中，）確定第一個(gè)和最后一個(gè)數(shù)字非常容易，但算出中間的數(shù)字相當(dāng)困難?！边@位數(shù)學(xué)天才說自己并不是個(gè)“書呆
中學(xué)生英語高效課堂探究 2008年3期2008-04-01